cassandra簡介-資料下載頁
2025-07-15 22:48本頁面
【正文】 e ModelCompactions K1 Serialized data K2 Serialized data K3 Serialized data Sorted K2 Serialized data K10 Serialized data K30 Serialized data Sorted K4 Serialized data K5 Serialized data K10 Serialized data Sorted MERGE SORT K1 Serialized data K2 Serialized data K3 Serialized data K4 Serialized data K5 Serialized data K10 Serialized data K30 Serialized data Sorted K1 Offset K5 Offset K30 Offset Bloom Filter Loaded in memory Index File Data File D E L E T E D Storage Model寫操作 ? 客戶端給 Cassandra集群的任一隨機節(jié)點發(fā)送寫請求 ? 分割器 決定由哪個節(jié)點對此數(shù)據(jù)負責 – RandomPartitioner (完全按照 Hash進行分布 ) – OrderPreservingPartitioner(按照數(shù)據(jù)的原始順序排序 ) ? Owner節(jié)點先在本地記錄日志 ,然后將其應用到內(nèi)存副本 (MemTable) ? 提交日志 (Commit Log)保存在機器本地的一個獨立磁盤上 . Storage Model寫相關特性 ? 關鍵路徑上沒有任何鎖 ? 順序磁盤訪問 ? 表現(xiàn)類似于寫入式緩存 (write through cache) ? 只有 Append操作 ,沒有額外的讀開銷 ? 只保證基于 ColumnFamily的原子性 ? 始終可寫 (利用 Hinted Handoff) ? 即使在出現(xiàn)節(jié)點故障時仍然可寫 Storage Model讀操作 /特性 ? 從任一節(jié)點發(fā)起讀請求 ? 由 分割器 路由到負責的節(jié)點 ? 等待 R個響應 ? 在后臺等待 N R個響應并處理 Read Repair ? 讀取多個 SSTable ? 讀速度比寫速度要慢 (不過仍然很快 ) ? 通過使用 BloomFilter降低檢索 SSTable的次數(shù) ? 通過使用 Key/Column index來提供在 SSTable檢索 Key以及 Column的效率 ? 可以通過提供更多內(nèi)存來降低檢索時間 /次數(shù) ? 可以擴展到百萬級的記錄 AntiEntropy Gossip 通訊 ? Gossip 協(xié)議主要用來管理集群會員信息 ? 還用來管理各種系統(tǒng)狀態(tài) . 每個節(jié)點的狀態(tài)以及其他會員的活動狀態(tài)等 . ? 通訊效率非常高 ,只需要 Log(N)回合就可以將狀態(tài)傳遞給集群的 N個節(jié)點 ? 每隔 T秒 ,每個節(jié)點都會自增自己的 Heartbeat信息并通過 Gossip傳遞給其他節(jié)點 Gossip初時狀態(tài) Gossip第一回合 Gossip第 3回合 Gossip第 3回合 Gossip第 4回合 故障檢測 ? Cassandra使用 Accrual 故障檢測器 ? 在系統(tǒng)管理 ,復制 ,負載均衡等領域應用廣泛 ? 它的輸出值為一個數(shù)值 (Phi, Φ),表示此節(jié)點面臨故障的可疑級別 ? 它也被稱為自適應故障檢測器 ,可根據(jù)網(wǎng)絡環(huán)境做自適應調(diào)整 ? 應用設置相應的 Phi值 ,觸發(fā)可疑節(jié)點并做針對性的處理 ? 在 Cassandra中 ,默認的 Phi值為 5,檢測到故障的時間在 1015秒 – 具體設置的 Phi值表明達到這個可疑級別的節(jié)點被認為已經(jīng)出現(xiàn)故障
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